关于 宜宾县附近红灯区一条街怎么去〖8843O306VX〗服务真实环 的搜索结果,共1474
h****e 2018-07-10
程序:我从哪里来?
在BNS系统中,单元表示例集合,般以三段式的结构表示,比如:server.noah.all,server表示名,noah表示产品线,all表示机房名称,单元的名字在系统中是唯的。 使用场景 在程序员的日常工作,常常面临以下的场景: 场景 场景:我是名OP工程师,负责几十个系统模块的运维,我常常需要登录部署的机器排查问题,但是只知道名,记不住那多部署信息,办? 场景二:我是名RD工程师,我负责的需要扩容,我的是很多下游的依赖,的扩容通知给下游模块? 场景三:我的部署例有个出现故障了,我想对下游屏蔽该故障例,办? 下面以个简单的例子来说明,假设个模块名是Server,它的上游是Proxy,下游是Redis,当出现变更或者故障时,如何让上游感知到呢? 当新增上线例、下线摘除例或者例发生故障时,BNS系统通过部署在机器上的客户端时感知到例的状态变化,同时新增和删除例的变更情况会立即同步到分布式的缓存系统中,这样用户通过个BNS名字就可以感知到下游的例变化。
y****n 2018-07-09
Apollo 自动驾驶感知技术分享
这些信息会被我们决策模块进行分析和提取,在周围境车辆行驶状况下,下走才是安全的。控制模块会让车向前行,感知模块获得新的信息,不停循,应对更新的境状态,现整体良性的循。 核心:感知用来做什? 感知的输入跟境相关。只要符合件,都可以被列为感知。在 Level3 和 Level4 里定义的细分任,把输入输出具体化。 障碍物检测,包括人、车、石头、树木等。上图是点云输出,下图是图像感知示例。Level3 检测结果障碍物,对于 Level4 来说,不仅知道这是车,而且可以将其按大车、小车分类,因为大车和小车的开车方式不样。不同的车,做出的决策规划不样。你可以超小车,但无法超大车。 我们需要个很细的障碍物分类,这根据输入的不同划分,有点云分类和障碍物中的分类。著名例子是绿的识别,你需要判断交通的颜色。障碍物检测分类,我们得出障碍物信息,这样有利于我们做后续决策。 我们要知道每个障碍物可能运行的轨迹,它会不会超车、插入车道或者无故变线,这需要障碍物跟踪。障碍物跟踪是很重要的模块。我们要运用障碍物,也有对场景的分析,我们点云也用到这个。
布****五 2018-07-10
如何执行命令
面临的困难 命令行的三要素,也是如何执行命令行面对的三个问题,如前文所述,对于单机境来说,这三个问题在前人的努力下已经被很好的解决。可是如果要在几十万台机器上每天执行几十亿命令,同时保证时效性,保证执行成功率,保证结果正确收集,保证7*24小时稳定运行,就不是件简单的事情了。所谓远行无轻担,量大易也难,在构建这样的执行系统的过程中要面临诸多困难,此处举几个突出的例子如下: 信息存储问题:为了支持水平扩展,需要高效的内存数据库作为缓存。为了做到执行命令的可追溯、可统计,需要对执行过的命令信息持久化。日均几十亿的热数据,年均上万亿的冷数据,需要仔细选择存储方案。 任调度问题:为了达到在任意多台器上执行命令的要求,需要确定何时分发命令、何时回收结果以及样的并发度批量下发。 消息传输问题:为了保证命令高效正确送达目标器,需要构建个可靠的命令传输网络,使命令信息在准确送达的前提下保障传输的可靠与高效,毕竟百度的几十万台器分布在世界各地。 代理执行问题:为了更好的处理权限、单机并发等单机执行问题,需要在目标机构建执行代理,以应对单机的复杂执行境。
双****4 2018-07-11
【杂谈】猎场没那精彩--还原的猎头
猎头就是提供人才搜寻的供应商,这个供应商不能替甲方人事和业部门做决策。 第四点,猎头不会固执于个项目,猎头不会跟候选人强推意向单位的宏大蓝图,因为候选人本人也是业内专家不用猎头来教;更不会向甲方强推候选人,面试官眼拙运气差那就只能认栽,本公司bHR都无法说得的面试官,外部猎头能说什?而且稀缺人才总是供不应求的,转手把这个人卖给别的公司或者别的猎头样能拿佣金 第四部分.如何识别资深还是新手猎头 面试者来看资深猎头和新手猎头是很容易别的。 新手猎头只会看你的履历里几个技能和职位的关键字,除此之外个字都不懂;资深猎头有眼睛有脑子,会分析和询问你的简历。 新手猎头对职位的解析和路人甲没什别,只会强调待遇、级别和公司是名企;资深猎头可以说明这个职位在该企业内是具体做什的,有多大重要性。 新手猎头是撒网炸鱼,对每个面试者没花时间也并不热心;资深猎头为了次面试准备了超过水货同行十倍的时间,催面试反馈她比你还着急。 当遭遇面试失败,资深猎头能要到失败原因通报给候选人,而新手猎头不关注面试失败原因,用人部门给的失败原因都是敷衍套话。
s****7 2018-07-10
见微知著看技术误解——从裸光纤和NTPD谈起
我们很难成功调试NTPD,会装NTPD又没有会装LAMP可以拿吹牛,时间长了NTPD就背上黑锅了。 有TOP10的互联网公司和上亿国家级项目里用ntpdate+crond,上代架构师为什有这个误会无人深究,下代人将误会固化为偏见,新代人将偏见神化为迷信。 但无论误会、偏见还是迷信,时间跃变、回退和停滞对应用健壮性和业安全性的威胁始终存在,时间不仅仅是我玩游戏时用的魔法,忽视问题并不能掩埋问题。 六、见微知著和防微杜渐 我讲NTPD和裸纤并不是为卖弄知识,也不是为做偏门科普,而是希望进阶工程师们多考虑下如何规避这类误会?我们在做技术工作时,是不是只关注客户和同事能提出的需求?客户永远不知道裸纤的物理特性,同事也不会知道时间也能错误和波动,他们能说清楚业逻辑就不错了。 把所有的精力都用到做业逻辑,你只是个编程语言翻译机而已;自己主动观测技术境依赖,有资格有能力做出技术选型决策,才是给Coder群集做技术校准的人。即使你不想做技术决策人和管理者,多怀疑和观察境,也能少些沟通成本,少走些冤枉路,多份自信和自尊。
M****点 2018-07-10
中国云计算现状——产品篇
Serverless的之处在于要求程序为自己进行改造,其他强调按需付费的计算只是快速释放资源的小把戏,Serverless才是正的计算能力集装箱,未来计算场景下的CDN。 三、SaaS产品 其SaaS产品和狭义的云计算没毛钱关系,广义的云计算连设备租赁和人员外包都能算进吹水框架,自然也给SaaS云预留了位置。 SaaS产品已经出现并流行了十几二十年了, OA/ERP/CRM/邮箱/模板建站等等SaaS都是比各位读者从业年龄还长的老古董,最新流行的各种在线办公、协作、通话、众测等SaaS产品也不依赖云器,这些应用上云走公网和之前走内网别并不大,用物理机和虚拟机别也不大。 狭义的云计算是企业,目标用户的是企业IT技术人员,而SaaS云的目标用户和IT人员只在Helpdesk时有关联。 从这点来看,这些SaaS只是云平台的普通用户,和游戏、网站、APP、没有别。只要SaaS云没自建IaaS和PaaS的技术能力和意图,那他们就是客户而非友商。
疏****月 2018-07-09
键上线Archer | 百度持续部署的瑞士军刀
另外,Archer也可作为上层托管平台的底层工具链,为PaaS平台提供稳定的底层部署。 通用场景 在百度内部,通用的部署系统需要适用于以下场景: 各业线拥有各自的包规范,语言、框架不统,部署策略不致; 支持分级发布,及时拦截部署引入的线上故障; 业的多地域部署; 多种网络境及大包部署; 提高自动化效率,能够集成测试发布自动化流水线。 后面,我们将结合上面场景,向大家介绍百度持续部署是如何现的。 架构 整个系统由命令行工具、web、中转及单机agent+部署插件几部分组成(如图2所示)。用户通过命令行工具触发次变更,在web端进行参数解析及任分发,对应执行机器agent通过心跳获取任后,调用部署插件执行际任。涉及大包及不同网络境的部署会进行中转下载。 解决方案 各业线拥有各自的包规范,语言、框架不统,部署策略不致 为避免杂乱无章又不规范的代码及配置文件的目录结构,Archer规定了套既灵活又完整的包规范。
w****0 2018-07-11
单机房故障自愈-黎明之战
单机房容灾能力--盲测验收 完成以上四点单机房容灾能力建设后,业线就具备了通过流量调度进行止损单机房故障的基本件。那如何验证业线是否具备该能力、能力是否出现退化,我们采取盲测验收的方式,模拟或制造故障,验证不同业线故障情况及止损效率,并给出相应的优化意见。 根据业线进行容灾能力建设的不同阶段,我们从对产品际可用性影响程度、成本、效果等方面权衡,将盲测分为三种类型: 无损盲测:仅从监控数据层面假造故障,同时被测业可根据监控数据决策流量调度目标,对于业际无影响,主要验证故障处置流程是否符合预期、入口级流量切换预案是否完整。 提前通知有损盲测:植入际故障,从网络、连接关系等基础设施层面植入错误,对业有损,用于战验证产品线各个组件的逻辑单元隔离性、故障应急处置能力。同时提前告知业盲测时间和可能的影响,业线运维人员可以提前准备相应的止损操作,减少单机房止损能力建设不完善导致的损失。 无通知有损盲测:在各业线单机房容灾能力建设完成后,进行不提前通知的有损盲测,对业来说与发生故障场景完全相同。验证业线在单机房故障情况下的止损恢复能力。
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